自动气象站数据采集器温度通道校准及不确定度评估研究

• 作 者: 武向娟
• 发表日期: 2012年01期
• 关键词: 数据采集器 温度 检定 最小二乘支持向量机 不确定度

为了保证自动气象站温度测量数据质量,本文对数据采集器温度通道的校准方法及校准后温度数据的不确定度评估进行了研究。根据气象行业的相关标准和自动气象站的技术指标,本文对数据采集器温度通道的性能指标进行了分析研究,提出了有源电阻网络实现模拟电阻输出的方法,利用该方法设计了数据采集器温度通道的检定实验方案。为了精确估计系统误差模型,实现对数据采集器温度通道检定数据的修正,本文提出了改进的最小二乘支持向量机的建模算法。在该算法中采用改进的自适应遗传算法对最小二乘支持向量机(LSSVM)中参数进行寻优,得到最优回归模型。利用UCI标准数据库中的数据集对该算法的建模效果进行了仿真验证。仿真结果表明,改进后LSSVM算法的拟合、预测均方根误差相比于传统的LSSVM算法大大减小,建模精度显著提高。利用改进的回归算法对温度通道检定数据系统误差进行了全量程范围建模,并对检定数据进行了修正。结果表明,经修正后温度数据的误差均在0.03℃范围内,远远小于修正前的系统误差。为了合理表征修正后的温度检定数据的可信度和分散性,对其进行了不确定度评估。建立了修正后温度通道测量数据的数学模型,分析了引入不确定度的来源,分别按照A类评定和B类评定方法对各来源的各不确定度分量进行评估,计算出修正后的检定数据的扩展不确定度。在实际应用中,根据本文设计的检定方法定期对数据采集器进行检定,将建立的系统误差模型通过数据采集器内部软件或自动气象站数据处理软件进行修正,可有效提高自动气象站温度观测数据的准确度。